本模块我们将在大数据环境中，从数据的里面发现挖掘有价值的信息，数据分析技术应运而生。

       数据分析可以通过计算机工具和数学知识处理数据，并从中发现规律性的信息，已作出具有针对性的决策。由此可见，数据分析在大数据技术中扮演着不可估量的角色，接下来，我们就正式进入数据分析学习吧！！！

【 案例展示 】

                   数据分析认识                    

学习任务

重点、难点

突破方法

1. 数据分析背景、概念。

2.数据分析应用场景、流程。

3.Python数据分析环境：Anaconda与Jupyter Notebook。

1.数据分析的流程。

2. 教学难点：Anaconda与Jupyter Notebook使用。

采用翻转课堂、项目导入的教学模式，采用分组讨论、案例教学、演示动画等教学方法，运用在线教学平台。

知识目标

能力目标

素质目标

1.了解数据分析的背景及应用场景；

2.掌握数据分析概念及分析流程；

3.会创建Python环境；

4.会使用Jupyter Notebook；

5.认识常见的数据分析工具。

1.能够熟知数据分析概念及流程；

2.能够灵活应用Anaconda与Jupyter Notebook。

1.具有计划、组织和协调能力；

2.提升职业自豪感；

3.具有实践动手能力；

4.具备团队协作精神。

课程思政——创新创业

【课前导学区】

   1、发布任务

         导学任务单

   2、辅学资源

         电子讲义

         电子课件

         教学设计

【 视频讲解】

知识储备及案例实现

1、数据分析概念及应用场景

2、数据分析的流程

3、Anaconda的安装

4、JupyterNotebook的基本使用

5、常见的数据分析工具认识

【 课后自测区 】

自评自测

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    1、 材料阅读                                  【简介】职业规范意识的培养。

   职业规范意识培养案例

【 资料下载 】

单元设计

     数据分析概述.pdf

课程教案

     教案1 数据分析概述.pdf

演示文稿

     模块1 数据分析概述.pdf

任务工单

模块1 数据分析概述

素材下载

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课内同步项目

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课外扩展项目

    1、图文混排

    2、图片素材 

练习题

   1、练习1

疑难问题解答

    1、数据分析的优缺点及特性有哪些？